服务简介

宏基因组是指特定环境中全部生物(微生物)遗传物质的总和。宏基因组测序即利用测序技术对环境样品中全部微生物的基因组进行测定,以分析微生物群体的基因组成及功能,解读微生物群体的多样性和丰度,探索微生物与环境及宿主之间的关系,发掘和研究新的具有特定功能的基因等。目前,第二代高通量测序技术在宏基因组的研究上已被广泛应用。与传统方法相比,基于高通量测序的宏基因组研究无需构建克隆文库,这避免了文库构建过程中利用宿主菌对样品进行克隆而引起的系统偏差,简化了实验操作,提高了测序效率,从而极大地促进了宏基因组学的发展。

16S/18S rDNA测序与宏基因组测序的区别:16S/18S rRNA基因测序以细菌16S rRNA 或者真菌18S rRNA 基因测序为主,核心是研究样品中的物种分类、物种丰度以及系统进化。宏基因组测序以环境样品中的微生物群体基因组为研究对象,直接从环境样品中提取全部微生物的DNA,构建宏基因组文库,利用高通量测序技术分析环境样品所包含的全部微生物的群体基因组成及功能和参与的代谢通路,解读微生物群体的多样性与丰度,探求微生物与环境,微生物与宿主之间的关系,发掘和研究新的、具有特定功能的基因。

服务内容

1.标准信息分析

(1)数据处理

  • 去除宿主污染
  • 产出数据及质控统计

(2)宏基因组组装及概况

  • 组装前,通过K-mer分析评估样品的测序深度。
  • 组装后,比对上组装结果的reads进行GC-depth分析,结果显示为容易组装的reads的GC含量和depth范围。

(3)物种组成和丰度

  • 将reads与已测细菌、真菌、古菌基因组数据库比对统计。

(4)基因组组分

  • 基因成分(对contig≥500 bp的组装结果进行基因预测)
  • 前噬菌体
  • 可转座元件

(5)构建非冗余基因集

(6)基因功能分析

  • 基于KEGG数据库的功能注释
  • 基于CAZy(Carbohydrate-Active Enzymes)数据库的功能注释
  • 基于eggNOG (evolutionary genealogy of genes: Non-supervised Orthologous Groups)数据库的功能注释
  • 抗生素抗性因子分析

(7)多样品比较分析(组数≥ 2,每组样品数 ≥ 10)

  • 筛选与样品分组显著相关因子(基因、功能)
  • 基于筛选因子对样品进行主成分分析(PCA)
  • 基于筛选因子对样品进行聚类分析

(8)信息挖掘推荐

  • 数据库注释结果的初步应用
  • 不同环境样品研究进展分享

2.定制化分析case by case

可结合客户的需求,协商确定信息分析内容。

原理

采用第二代高通量测序技术进行宏基因组学研究,无需构建克隆文库,可以直接对环境样品中的基因组片段进行测序,这避免了文库构建过程中利用宿主菌对样品进行克隆而引起的系统偏差,简化了宏基因组研究的基本操作,提高了测序效率。

应用领域

人体微生物:解析人体微生物与人体间的相互关系,找到疾病关联的微生物,疾病诊断的生物靶标,微生态制剂的开发

宿主环境:探索微生物与动物的互利共生关系,发现新基因,动物保健品开发

工业环境:监测发酵微生物的群落动态结构变化,筛选特殊功能酶,选育微生物功能菌,

生态环境:土壤,水体,活性污泥,空气中微生物生态系统,开发新的微生物活性物质

极端环境:极地,冰川,深海微生物资源的勘探与代谢活性产物研究,新型天然药物的发现和筛选

技术优势

1.极强地处理复杂样本的能力

2.灵活进行定制化信息分析,技术人员经验丰富,可以根据合作伙伴要求提供实验方案、解决实验问题、分析实验结果。

3.拥有专业的生物信息团队和服务器,可结合客户的需求协助客户快速、高效、准确性地进行生物信息分析

实验路线

metagenomic-process

实验仪器

metagenomic

送样要求

样品类型DNA
样品需求量(单次)≥5μg
样品浓度≥20ng/μL
样品纯度OD260/280=1.8-2.0并确保DNA无降解
运输条件样品保存期间切忌反复冻融,送样时请使用冰袋或干冰运输。

参考文献

[1] A Human Gut Microbial Gene Catalogue Established by Metagenomic Sequencing. Nature. 2010; 464:59-65

人肠道-基因集

MetaHIT(人类肠道宏基因组计划)是欧盟第七框架计划(FP7)资助的子项目之一。该项目组完成的”人体肠道菌群元基因组参考基因集”于2010年3月4日在《自然》杂志作为封面故事发表。该文章发表了从丹麦和西班牙124位健康、超重且肥胖的成年人以及炎症患者中提取的人肠道微生物菌落的一个基因目录。所获数据为了解这一基因组(比人类基因组大150倍)提供了第一手资料,并且表明这些基因大部分是在不同个体之间共享的。根据这些基因所编码的各种不同功能,研究人员就有可能确定最小的肠道元基因组和最小的肠道细菌基因组。

[2] A metagenome-wide association study of gut microbiota in type 2 diabetes. Nature. 2012;490(7418):55-60

人肠道-Ⅱ型糖尿病

Ⅱ型糖尿病(type 2 diabetes, T2D)是一种由遗传和环境因素共同引起的复杂内分泌疾病。本研究采用高通量测序技术对345个中国人的肠道微生物(其中171人患有2型糖尿病)进行宏基因组关联分析(Metagenome-Wide Association Study, MGWAS),表明2型糖尿病患者肠道中的细菌环境更恶劣,这些细菌会增加对于不同药物的耐药性,全面系统地揭示了Ⅱ型糖尿病与肠道菌群的相关性。

[3] Richness of human gut microbiome correlates with metabolic markers. Nature. 2013;500(7464):541-6.

人肠道-肥胖marker

采用基因聚类、ROC分析区分LGC与HGC的细菌物种组合。比较不同年龄、性别对应的BMI值与甘油三酯等数量性状的基因计数,发现个体过去9年间体重的变化情况——低微生物丰富度群体比高丰富度群体有更明显的体重增加。另外,还发现了8种具有潜在抑制体重增长功能的细菌。

证实人类”第二套基因组”——肠道微生物基因组的差异,能够把不同类型的患病人群分类,并根据对低微生物丰富度人群和高微生物丰富度人群的分析,找出了数种与肥胖相关的细菌。

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服务简介

宏基因组是指特定环境中全部生物(微生物)遗传物质的总和。宏基因组测序即利用测序技术对环境样品中全部微生物的基因组进行测定,以分析微生物群体的基因组成及功能,解读微生物群体的多样性和丰度,探索微生物与环境及宿主之间的关系,发掘和研究新的具有特定功能的基因等。目前,第二代高通量测序技术在宏基因组的研究上已被广泛应用。与传统方法相比,基于高通量测序的宏基因组研究无需构建克隆文库,这避免了文库构建过程中利用宿主菌对样品进行克隆而引起的系统偏差,简化了实验操作,提高了测序效率,从而极大地促进了宏基因组学的发展。

16S/18S rDNA测序与宏基因组测序的区别:16S/18S rRNA基因测序以细菌16S rRNA 或者真菌18S rRNA 基因测序为主,核心是研究样品中的物种分类、物种丰度以及系统进化。宏基因组测序以环境样品中的微生物群体基因组为研究对象,直接从环境样品中提取全部微生物的DNA,构建宏基因组文库,利用高通量测序技术分析环境样品所包含的全部微生物的群体基因组成及功能和参与的代谢通路,解读微生物群体的多样性与丰度,探求微生物与环境,微生物与宿主之间的关系,发掘和研究新的、具有特定功能的基因。

服务内容

1.标准信息分析

(1)数据处理

  • 去除宿主污染
  • 产出数据及质控统计

(2)宏基因组组装及概况

  • 组装前,通过K-mer分析评估样品的测序深度。
  • 组装后,比对上组装结果的reads进行GC-depth分析,结果显示为容易组装的reads的GC含量和depth范围。

(3)物种组成和丰度

  • 将reads与已测细菌、真菌、古菌基因组数据库比对统计。

(4)基因组组分

  • 基因成分(对contig≥500 bp的组装结果进行基因预测)
  • 前噬菌体
  • 可转座元件

(5)构建非冗余基因集

(6)基因功能分析

  • 基于KEGG数据库的功能注释
  • 基于CAZy(Carbohydrate-Active Enzymes)数据库的功能注释
  • 基于eggNOG (evolutionary genealogy of genes: Non-supervised Orthologous Groups)数据库的功能注释
  • 抗生素抗性因子分析

(7)多样品比较分析(组数≥ 2,每组样品数 ≥ 10)

  • 筛选与样品分组显著相关因子(基因、功能)
  • 基于筛选因子对样品进行主成分分析(PCA)
  • 基于筛选因子对样品进行聚类分析

(8)信息挖掘推荐

  • 数据库注释结果的初步应用
  • 不同环境样品研究进展分享

2.定制化分析case by case

可结合客户的需求,协商确定信息分析内容。

原理

采用第二代高通量测序技术进行宏基因组学研究,无需构建克隆文库,可以直接对环境样品中的基因组片段进行测序,这避免了文库构建过程中利用宿主菌对样品进行克隆而引起的系统偏差,简化了宏基因组研究的基本操作,提高了测序效率。

应用领域

人体微生物:解析人体微生物与人体间的相互关系,找到疾病关联的微生物,疾病诊断的生物靶标,微生态制剂的开发

宿主环境:探索微生物与动物的互利共生关系,发现新基因,动物保健品开发

工业环境:监测发酵微生物的群落动态结构变化,筛选特殊功能酶,选育微生物功能菌,

生态环境:土壤,水体,活性污泥,空气中微生物生态系统,开发新的微生物活性物质

极端环境:极地,冰川,深海微生物资源的勘探与代谢活性产物研究,新型天然药物的发现和筛选

技术优势

1.极强地处理复杂样本的能力

2.灵活进行定制化信息分析,技术人员经验丰富,可以根据合作伙伴要求提供实验方案、解决实验问题、分析实验结果。

3.拥有专业的生物信息团队和服务器,可结合客户的需求协助客户快速、高效、准确性地进行生物信息分析

+ 技术参数

实验路线

metagenomic-process

实验仪器

metagenomic

送样要求

样品类型DNA
样品需求量(单次)≥5μg
样品浓度≥20ng/μL
样品纯度OD260/280=1.8-2.0并确保DNA无降解
运输条件样品保存期间切忌反复冻融,送样时请使用冰袋或干冰运输。
+ 文献及案例

参考文献

[1] A Human Gut Microbial Gene Catalogue Established by Metagenomic Sequencing. Nature. 2010; 464:59-65

人肠道-基因集

MetaHIT(人类肠道宏基因组计划)是欧盟第七框架计划(FP7)资助的子项目之一。该项目组完成的”人体肠道菌群元基因组参考基因集”于2010年3月4日在《自然》杂志作为封面故事发表。该文章发表了从丹麦和西班牙124位健康、超重且肥胖的成年人以及炎症患者中提取的人肠道微生物菌落的一个基因目录。所获数据为了解这一基因组(比人类基因组大150倍)提供了第一手资料,并且表明这些基因大部分是在不同个体之间共享的。根据这些基因所编码的各种不同功能,研究人员就有可能确定最小的肠道元基因组和最小的肠道细菌基因组。

[2] A metagenome-wide association study of gut microbiota in type 2 diabetes. Nature. 2012;490(7418):55-60

人肠道-Ⅱ型糖尿病

Ⅱ型糖尿病(type 2 diabetes, T2D)是一种由遗传和环境因素共同引起的复杂内分泌疾病。本研究采用高通量测序技术对345个中国人的肠道微生物(其中171人患有2型糖尿病)进行宏基因组关联分析(Metagenome-Wide Association Study, MGWAS),表明2型糖尿病患者肠道中的细菌环境更恶劣,这些细菌会增加对于不同药物的耐药性,全面系统地揭示了Ⅱ型糖尿病与肠道菌群的相关性。

[3] Richness of human gut microbiome correlates with metabolic markers. Nature. 2013;500(7464):541-6.

人肠道-肥胖marker

采用基因聚类、ROC分析区分LGC与HGC的细菌物种组合。比较不同年龄、性别对应的BMI值与甘油三酯等数量性状的基因计数,发现个体过去9年间体重的变化情况——低微生物丰富度群体比高丰富度群体有更明显的体重增加。另外,还发现了8种具有潜在抑制体重增长功能的细菌。

证实人类”第二套基因组”——肠道微生物基因组的差异,能够把不同类型的患病人群分类,并根据对低微生物丰富度人群和高微生物丰富度人群的分析,找出了数种与肥胖相关的细菌。

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